Chiral‐induced highly efficient NIR–photothermal conversion of perylene diimide@silica nanocapsules for photothermal therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photothermal agents (PTAs) with ultra‐high photothermal conversion efficiency (PCE) activated upon near‐infrared (NIR) laser irradiation can heat up and destroy tumor cells under low‐intensity laser excitation to allow safe and efficient tumor therapy. Herein, an organic PTA with an outstanding PCE of 89.6% is developed from rationally designed perylene diimide (PDI) with electron‐donating cyclohexylamine moiety at the bay‐positions of its skeleton and chiral phenethylamine (PEA) moiety at its N terminals, termed here PEAPDI. The strong intermolecular interaction between the PDI skeletons induced by PEA together with the intramolecular charge transfer from cyclohexylamine to PDI skeleton severely quenches the fluorescence emission from PEAPDI and significantly enhances its NIR absorption, resulting in super NIR–photothermal conversion. PEAPDI molecules are subsequently encapsulated within silica nanocapsules (SNCs), creating PEAPDI@SNC. Characterized by its small hydrodynamic diameter, monodispersity, high PDI encapsulation efficiency, colloidal stability, and biocompatibility, PEAPDI@SNC exhibits prolonged blood circulation and enhanced permeability and retention effect, enabling targeted accumulation at the tumor site. An in vivo study using a 4T1 tumor–bearing mice model illustrates the agent's potent tumor ablation capability without side effects at low dosage under NIR laser irradiation (808 nm). The findings demonstrate PEAPDI@SNC's significant potential as a PTA for tumor treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».